文章目录 一、GPD 教程1.1、依赖要求1.2、安装GPD1.3、使用GPD1.3.1 为点云文件生成抓取 1.4、参数1.5、可视1.6、神经网络的输入通道1.7、CNN框架1.8、Network Training1.9、抓取图像/描述符1.10、故障排除提示 二、gpd_ros 教程2.1 安装gps_ros流程：2.2 使用gpd_ros     抓取姿态检测(GPD

1.介绍 尽管在单个已知物体和结构化环境中的抓取技术研究取得了重大进展和应用，传统的机器人抓取技术在复杂环境中无法很好地解决这一挑战，这些复杂环境往往是多个未知物体，杂乱不堪，并且包含真实环境中的光线和物体遮挡，但凭借深度学习强大的知识迁移和非线性拟合能力，它为解决这一问题提供了可能性。 除了用于抓取特定物体的人类设定轨迹外，传统的机器人抓取技术还需要对非结构化环境进行姿态估计来规划物体的抓取

问题陈述 给定点云数据、机械手的几何参数，抓取位姿检测问题（ grasp pose detection problem）表示为，在抓手闭合情况下，识别抓手的配置的问题。 ：机器人工作空间 ：三维点云中的一组点，由一个或多个传感器感知的 我们假设云中每个点都与该点的一个视点配对，由，其中代表一组视点 我们将作为视点点云（ps.拥有某个视点观察角度的点云） 定义1 1、二指手：双指手可以

明白这两点后，突然觉得GPD P2 MAX在引领未来掌上电脑新趋势 2019-11-26 17:17:15 1点赞 0收藏 0评论 目前而言，笔记本行业开启了"小巧轻薄、大显示、大智慧"的发展方向。但掌上电脑怎么发展？各PC厂商态度不一。对此，国内知名品牌GPD却最先给出了自己的看法，推出了号称全球最小的掌上电脑GPD P2 MAX。 GPD P2 MAX体积非常的小巧，仅iPad mini